ResNet列車と評価結果がCNTKで一致しません

Question

私は6クラスと画像サイズ128x64x3の画像分類アプリケーションを持っています。私はエラー率約2％でトレーニングするために、ResNet 20モデルを使用しました。ただし、同じ列車画像では、評価結果は20％を超えています。この評価では、onEvaluateAnColorImage関数を使用してCNTK.CPUOnly/2.0を使用しました。質問は次のとおりです。

1. 評価のためにResNetはCPUOnlyモードで動作しますか？モデルはGPUを使ってトレーニングしていました。
2. ResNetには平均ファイルが必要ですか？私は平均的なファイルを持ついくつかのモデルを参照してください。
3. 列車と評価の結果が異なる特定の理由はありますか？ GPUを用いて訓練事前に

おかげで、 テリー

Answer 1

ResnetはCPUOnly評価で動作するはずです。可能であれば、CNTK.GPU Nugetパッケージを使用し、GPUデバイス上でアプリケーションを実行して、精度の違いがまだ見えるかどうかを確認できます。はいの場合は、お知らせください。調査いたします。

トレーニング中に平均ファイルを使用している場合は、評価中に平均値を差し引く必要があります。

別の理由で画像の前処理が異なることがあります。トレーニングusaullyは、自動的にサイズ変更とチャンネル変換を実行する読者を使用しますが、読者が関与していないため、評価のためにこれを行う必要があります。画像評価の例はhereです。

ありがとう、